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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于微分理论的端到端无人机自主导航方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119469169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510065720.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于微分理论的端到端无人机自主导航方法是由高飞;韩志超;徐隆设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于微分理论的端到端无人机自主导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于微分理论的端到端无人机自主导航方法，包括：获取若干深度图以及轨迹的起点信息、终点信息，利用基于运动原语的轨迹生成网络，生成若干组飞行走廊，基于能量最低轨迹类构建带约束的时空优化问题，对所述时空优化问题求解得到每组飞行走廊对应的最优轨迹；计算每条最优轨迹的轨迹损失，将所述轨迹损失最低的最优轨迹作为无人机所需执行的轨迹，从而实现无人机自主导航。本方法通过微分理论将时空优化问题可微化从而可利用神经网络以端到端的方式学习走廊，通过从深度图像中提取安全引导区域，并将其重建为轨迹优化的几何空间约束，然后结合用户指定的运动学约束，以高效且稳健地收敛（约1毫秒）到高质量轨迹。

本发明授权基于微分理论的端到端无人机自主导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于微分理论的端到端无人机自主导航方法，其特征在于，包括：获取若干深度图以及轨迹的起点信息、终点信息，利用基于运动原语的轨迹生成网络，生成若干组飞行走廊，基于能量最低轨迹类构建带约束的时空优化问题，对所述时空优化问题求解得到每组飞行走廊对应的最优轨迹；计算每条最优轨迹的轨迹损失，将所述轨迹损失最低的最优轨迹作为无人机所需执行的轨迹，从而实现无人机自主导航；其中，所述基于运动原语的轨迹生成网络中：利用图编码器对深度图进行编码，得到障碍物特征；利用状态编码器对每次局部重规划起点信息、终点信息和无人机过去的状态估计信息进行编码，得到无人机状态特征；基于预先构建的运动原语库以及由所述障碍物特征和无人机状态特征拼接得到运动原语特征，利用原语概率输出层得到所述运动原语特征对所述运动原语库的概率分布；基于所述概率分布，利用原语选择层挑选得到概率最大的若干运动原语；利用走廊细化层对所选的每个运动原语上的每个点进行位置调整，将调整后的位置设置为球体中心，并为每个球体分配相应的安全半径，从而得到所选的每个运动原语对应的飞行走廊；利用轨迹优化层构建带约束的时空优化问题，对所述时空优化问题求解得到每组飞行走廊对应的最优轨迹；所述基于运动原语的轨迹生成网络为经过离线训练的网络，训练过程中，参数更新梯度通过下式计算： ，其中是轨迹的评价函数相对于网络参数的梯度，是飞行走廊相对于网络参数的梯度，是通过微分理论推导出的最优轨迹相对于飞行走廊的梯度，是轨迹的评价函数相对于最优轨迹的梯度。

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